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把“ai 模型 + 低代码”应用在项目管理中,效率翻了好几倍

作者:优秀
  • 2023-04-25
    广东
  • 本文字数:917 字

    阅读完需:约 3 分钟

随着 ChatGPT 大火之后,新的 AI 技术和模型被证明已经具备的很高的使用价值。


诸如 Copilot、Midjourney、notion 等产品通过 AI 的加持,已经让用户能够充分地在应用层面感受到了便利性。


原本几天的工作通过 AI,可能只需要 1 分钟就能完成。可以大胆的预测,这种革命性的生产力突破将会在更多的领域开花结果。


自从我们上次发布 AI 自动建模之后,织信低代码也继续进行了大胆的尝试。这一次,我们把 AI 做进了项目管理,基于 AI 高效的数据处理能力和智能分析,让项目管理更加智能化。



一、WBS 任务分解


我们发现 AI 的 WBS 分解能力并不亚于人工,AI 可以基于项目情况、成员的技能、经验和工作负载,自动分配任务和分工,从而提高团队的协作效率和工作效率。


我们仅需要在系统中点击【询问 AI】,AI 会自动抓取项目的信息并且基于织信低代码提供的 WBS 编制需求,快速生成一套任务内容。


例如:请基于当前项目信息,生成一套 WBS 任务,并合理进行任务排期。



当然如果不满意,我们还可以持续提供需求让 AI 来进行修改,例如:概念模型制作任务的时间比较长,请帮我把概念模型制作工作任务的执行周期压缩到 2 个月内。



二、知识库自动生成


在大型项目中,知识的共享是非常重要的事情。


但是当下的现状是大量的项目工作知识过往都是停留在各类文档中,遇到问题时需要逐级查找起来比较麻烦。


我们将项目知识和工作任务进行了深度的绑定。开启任务知识匹配功能。


系统将为每一项任务自动匹配对应所需要的知识支持,用户如果遇到问题,可以轻松查阅。



三、实施风险预估


在过去,系统的自动化风险识别,往往只能停留在具体的数值、属性上面。


例如:识别延期任务并标红。



但是当系统增加了 AI 的能力后,可以综合更多的信息要素,并且基于 AI 的经验和人为定义的规则,进行更加综合性的判断。


给出的风险评估也不再是单纯的标识,而可以结合 AI 的知识储备,给出更加科学的风险防范建议。

能更好的帮助项目管理者去降低项目风险隐患。



结语:


以上只是我们利用 AI 技术在项目管理中应用的一小部分示例。


可以看出通过 AI 的加持,在某些场景下,已经能够帮助到项目人员解决很多的重复工作的问题了。


随着未来 AI 相关的模型,拥有更加强大的智能和 API 拓展服务。相信还能够融入到更加复杂的业务场景中去,帮助项目人员优化项目流程,提高工作效率。


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低代码,我来啦~ 2021-01-27 加入

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